• 한국추진공학회지
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• 제16권6호
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• pp.92-97
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• 2012

발사체의 추진기관은 일반적으로 산화제와 연료를 연소실로 공급하여 추진력을 얻게 된다. 개발 중에 있는 한국형 발사체(KSLV-II) 2단 엔진의 경우 산화제로는 액체산소(Liquid Oxygen)를 사용하고 연료로는 JET-A1이 사용될 예정이다. 터보펌프 공급방식인 2단 엔진의 주요 구성은 연소기와 터보펌프, 엔진공급시스템 등으로 구성되어 있다. 액체 추진 엔진 개발을 위해서는 서브시스템인 연소기 개발이 선행되어야 하고 설계 및 제작된 연소기의 성능 검증은 연소기 연소시험설비(CCTF)에서 수행된다. 우주센터에 구축 예정인 연소기 연소시험설비에 대한 상세설계가 수행되었으며, 본 설계 결과를 기준으로 AMESim을 사용하여 산화제공급시스템에 대한 모델링을 수행하여 산화제 공급특성을 해석하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.502-506
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• 2012

발사체의 추진기관은 일반적으로 산화제와 연료를 연소실로 공급하여 추진력을 얻게 된다. 개발 중에 있는 한국형 발사체(KSLV-II) 2단 엔진의 경우 산화제로는 액체산소(Liquid Oxygen)를 사용하고 연료로는 JET-A1이 사용될 예정이다. 터보펌프 공급방식인 2단 엔진의 주요 구성은 연소기와 터보펌프, 엔진공급시스템 등으로 구성되어 있다. 액체 추진 엔진 개발을 위해서는 서브시스템인 연소기 개발이 선행되어야 하고 설계 및 제작된 연소기의 성능 검증은 연소기 연소시험설비(CCTF)에서 수행된다. 우주센터에 구축 예정인 연소기 연소시험설비에 대한 상세설계가 수행되었으며, 본 설계 결과를 기준으로 AMESim을 사용하여 산화제공급시스템에 대한 모델링을 수행하여 산화제 공급특성을 해석하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권4호
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• pp.87-92
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• 2012

우주발사체 추진기관은 일반적으로 산화제와 연료를 연소실로 공급하여 추진력을 얻게 된다. 개발중에 있는 한국형 발사체(KSLV-II) 2단 엔진의 경우 산화제로는 액체산소(Liquid Oxygen)를 사용하고 연료로는 JET-A1이 사용될 예정이다. 터보펌프 공급방식인 2단 엔진의 주요 구성은 연소기와 터보펌프, 엔진공급시스템 등으로 구성되어 있다. 액체 추진 엔진 개발을 위해서는 서브시스템인 연소기 개발이 선행되어야 하고 설계 및 제작된 연소기의 성능 검증은 연소기 연소시험설비(CCTF)에서 수행된다. 우주센터에 구축 예정인 연소기 연소시험설비에 대한 상세설계가 수행되었으며, 본 설계 결과를 기준으로 AMESim을 사용하여 연료공급시스템에 대한 모델링을 수행하여 연료 공급특성을 해석하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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• pp.95-95
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• 2010

In recent, there are tremendous requirements to improve the fuel economy of vehicle. For satisfaction of requirements, Hybrid Electric Vehicle or other technologies are suggested and implemented. However, it should be noted that almost 35% energy loss is occurred in the shape of exhaust gas as ever. For increase the efficiency of vehicle, it is certain that the exhaust gas energy should be recover, and generate energy. In previous studies, the technologies such as turbo-compound, thermoelectric and rankine cycle are suggested to recover the exhaust heat energy in vehicle. But, they focus on the conventional vehicle or parallel Hybrid Electric Vehicle. Series Hybrid Electric Vehicle has advantage that the engine and drive shaft are de-coupled. It means that the engine can be operated in high efficiency area regardless with vehicle states. Therefore, if rankine cycle is applied to series hybrid electric vehicle, operating condition of that becomes almost steady. So, in this study, theoretical analysis on the efficiency of rankine cycle applied to series hybrid electric city bus is carried and the energy recovered from exhaust gas during vehicle drive cycle is calculated.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.24-30
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• 2016

In this study, a 2W micro-gas turbine engine was designed using micro-electro-mechanical systems (MEMS) technology, and experimental investigations of its potential under actual combustion conditions were performed. A micro-gas turbine (MGT) contains a turbo-charger, combustor, and generator. Compressor and turbine blades, and generator coil were manufactured using MEMS technology. The shaft was supported by a precision computer numerical control (CNC) machined static air bearing, and a permanent magnet was attached to the end of the shaft for generation. A heat transfer analysis found that the cooling effect of the air bearing and compressor was sufficient to cover the combustor's high temperature, which was verified in an actual experiment. The generator performance test showed that it can generate 2W at design rotational speed. Prototype micro-gas turbine generated maximum 1 mW electric power and lasted up to 15 minutes.

• 한국추진공학회지
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• 제11권1호
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• pp.43-50
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• 2007

본 논문에서는 고도 변화만을 고려한 탈설계 영역에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해 지지 벡터 장치(SVM)과 인공신경망(ANN)을 Hybrid로 사용한 분할 학습 알고리즘을 사용하였다. 지상 정지 상태에서보다 학습 데이터와 테스트 데이터 수가 크게 증가하지만, 분할 학습 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단이 고도 변화를 고려한 탈설계 영역에서도 높은 결함 예측 정확성을 가짐을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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• pp.341-345
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• 2005

본 논문은 액체로켓엔진용의 약 1.5MW급 터빈을 구동할 수 있고, 액체산소와 케로신을 추진제로 하는 연료과잉 영역에서 작동하는 실물형 가스발생기의 고압연소특성에 대한 것이다. 실물형 가스발생기 개발과정의 개략적인 과정, 연소시험 결과 분석에 따른 혼합비와 온도관계식, 연소가스의 물성치인 분자량 및 비열비 등에 대한 내용을 기술하였다. 혼합비에 따른 온도관계식을 고압에서 새롭게 얻을 수 있었으며 연소가스의 분자량 및 비열비를 수정하고 유량관계식을 통해 이들의 타당성을 확인하였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제10권4호
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• pp.199-212
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• 1992

Expert system is a practical application part of the artificial intelligence and can be generally described as a computer-based system designed to simulate the knowledge and reasoning of a human expert, and to make that knowledge conveniently available to other people in a useful way. Expert systems consist of three major components, knowledge base, inference engine and user interface. In this paper, it is aimed to construct a prototype system to design the horizontal-typed pressure vessel. To do this, a representative artificial programming language, Turbo Prolog, was employed, and the knowledge representation was mainly done by the production rule such as "If(condition), than (action)" style and by the predicate logic. In the developed system, it was quite easy to represent the knowledge of "If(condition), then (action)"style and by the predicate logic. In the developed system, it was quite easy to represent the knowledge of "If(condition). then(action)" style and the various table-like data. It was also effective to represent the graphics. Though this expert system is by now small and incomplete, it is possible to expand it to a larger and refined system later.rger and refined system later.

• 동력기계공학회지
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• 제16권5호
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• pp.5-12
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• 2012

희박예혼합기의 급속연소에 관한 연구를 위하여 2-실린더 가솔린 엔진을 부실 타입의 압축천연가스(CNG) 분사 엔진으로 개조하였다. 본 연구에서는 부실의 최적설계에 관심을 두고 두 종류의 부실을 적용하여 실험을 실시하였고, 부실의 체적과 홀 개수는 1.5cc와 6개로 각각 동일하게 하고, 홀 직경을 0.8mm 및 1.1mm로 달리하였다. CNG연료는 포트연료분사(Port fuel injection; PFI)와 부실분사(Sub-chamber injection; SCI)에 의해 엔진에 독립적으로 공급되고, 그 실험결과로 구한 연소압력, 평균유효압력(IMEP), 질량연소분율과 사이클변동계수(COV) 등을 서로 비교하였다. 본 연구의 대표적 실험연구결과로서 PFI 타입의 엔진연소특성은 희박예혼합기의 경우를 제외하고 모든 조건에 있어서 기존의 가솔린 엔진과 비슷하였고, SCI 타입의 엔진연소특성으로 평균유효압력은 부실 내에 불완전 예혼합기형성으로 PFI 타입보다 낮았으며, COV는 SCI 타입이 희박가연한계가 확대됨으로 인하여, 특히 높은 공기과잉률 범위에서 PFI 타입과 비교해 보다 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.102-109
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• 2006

본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.